大模型技术正加速走向商业应用。然而，真正将大模型落地企业场景的过程中，问题远比想象中复杂。 目前，常见的主流大模型多采用数据与推理一体化的模式，这种模式难以持续不断地实时学习企业业务知识，是大模型商业化的核心痛点之一。一方面，企业的数据是训练模型成为行业专家的基础，但数据外流存在安全隐患，企业对公有云方案存疑；另一方面，企业自行训练大模型成本高昂，不仅需要大规模算力和人才支持，传统的微调模式...
网页链接大模型技术正加速走向商业应用。然而，真正将大模型落地企业场景的过程中，问题远比想象中复杂。 目前，常见的主流大模型多采用数据与推理一体化的模式，这种模式难以持续不断地实时学习企业业务知识，是大模型商业化的核心痛点之一。一方面，企业的数据是训练模型成为行业专家的基础，但数据外流存在安全隐患，企业对公有云方案存疑；另一方面，企业自行训练大模型成本高昂，不仅需要大规模算力和人才支持，传统的微调模式...
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